18、iOS 应用开发:提交应用与实现触觉触摸快速操作

iOS 应用开发:提交应用与实现触觉触摸快速操作

1. 应用提交到 App Store

1.1 准备工作

在将应用提交到 App Store 之前,需要做好充分的准备和测试,以降低被拒绝的可能性。具体如下:
- 彻底测试应用 :不能仅依赖内置模拟器进行测试,至少要在一台真实的 iOS 设备上进行测试。如果是通用应用,要在 iPhone 和 iPad 上都进行测试。若应用集成了 iCloud 等其他服务,需在蜂窝网络和 Wi-Fi 网络下都进行测试。同时,要在正常和异常场景下都对应用进行测试,确保应用在各种情况下都能正常运行。
- 遵循 App Store 审核指南 :可访问 审核指南 查看详细内容,主要要点如下表所示:
| 审核要点 | 说明 |
| — | — |
| 应用崩溃 | 会被拒绝 |
| 存在漏洞 | 会被拒绝 |
| 性能与宣传不符 | 会被拒绝 |
| 包含未记录或隐藏功能与描述不符 | 会被拒绝 |
| 使用非公开 API | 会被拒绝 |
| 应用标题包含苹果商标 | 需注意使用方式,如使用“for”等参考短语,可参考

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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